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Python统计可视化离群值
机器学习算法的成功在很大程度上取决于输入模型的数据的质量。现实世界的数据通常很脏包含异常值、缺失值、错误的数据类型、不相关的特征或非标准化数据。任何这些因素的存在都会阻碍机器学习模型的正确学习。因此将原始数据转换为有用的格式是机器学习过程中必不可少的阶段。
离群值是数据集中表现出某种异常并与正常数据有显著偏差的对象。在某些情况下离群值可以提供有用的信息例如在欺诈检测中。然而在其他情况下它们不会提供任何有用的信息并且会严重影响学习算法的性能。
在此我们将演示使用箱线图、散点图和残差等多种技术从数据集中识别异常值。
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use(seaborn)# read csv file
df_weight pd.read_csv(weight.csv)# visualize the first 5 rows
df_weight.head()height weight 0 161.000724 55.530340 1 171.504245 71.872692 2 173.201739 69.897780 3 166.563658 62.395484 4 176.464080 80.540956 \begin{array}{rrr} \text { height } \text { weight } \\ \hline 0 161.000724 55.530340 \\ 1 171.504245 71.872692 \\ 2 173.201739 69.897780 \\ 3 166.563658 62.395484 \\ 4 176.464080 80.540956 \end{array} 01234 height 161.000724171.504245173.201739166.563658176.464080 weight 55.53034071.87269269.89778062.39548480.540956
您可能会注意到本文使用的数据集非常简单100 个观察值和 2 个特征。在现实世界的问题中您将处理更复杂的数据集。然而识别异常值的程序保持不变
识别离群值
有许多视觉和统计方法来检测异常值。我们将详细解释 5 种用于识别数据集中异常值的工具(1) 直方图(2) 箱线图(3) 散点图(4) 残差值和 (5) Cook 距离。
直方图是可视化数值变量分布的常见图。在直方图中数据被分成也称为区间的区间。每个条形的高度代表每个箱内数据点的频率。两个变量的直方图如下所示。条形图呈钟形曲线表明两个特征体重和身高呈正态分布。此外还描绘了高斯核密度估计函数。该函数是概率密度函数的近似值表示连续变量落入特定值范围内的概率。
ax sns.distplot(df_weight.height, histTrue, hist_kws{edgecolor: w, linewidth: 3}, kde_kws{linewidth: 3})ax.annotate(Possible outlier, xy(188,0.0030), xytext(189,0.0070), fontsize12,arrowpropsdict(arrowstyle-, ecgrey, lw2), bbox dict(boxstyleround, fc0.8))plt.xticks(fontsize14)
plt.yticks(fontsize14)plt.xlabel(height, fontsize14)
plt.ylabel(frequency, fontsize14)
plt.title(Distribution of height, fontsize20);图略请自行执行上述代码
ax sns.distplot(df_weight.weight, histTrue, hist_kws{edgecolor: w, linewidth: 3}, kde_kws{linewidth: 3})ax.annotate(Possible outlier, xy(102, 0.0020), xytext(103, 0.0050), fontsize12,arrowpropsdict(arrowstyle-, ecgrey, lw2), bboxdict(boxstyleround, fc0.8))plt.xticks(fontsize14)
plt.yticks(fontsize14)plt.xlabel(weight, fontsize14)
plt.ylabel(frequency, fontsize14)
plt.title(Distribution of weights, fontsize20);图略请自行执行上述代码
如上所示两个变量似乎都存在异常值孤立条。重要的是要记住直方图不能像箱线图那样从统计上识别异常值。相反使用直方图识别异常值完全是视觉上的取决于我们的个人观点。
箱线图是探索性数据分析的绝佳工具可以轻松地在分布之间进行比较。它显示了数据集的五数摘要其中包括
最小值排除异常值后的最小值根据IQR邻近规则计算最大值排除异常值后的最大值根据IQR邻近规则计算中位数 (Q2)分布的中点第一个四分位数Q1数据集下半部分的中点第三四分位数Q3数据集上半部分的中点
方框表示第一四分位数和第三四分位数之间的数据也称为四分位距 (IQR Q3-Q1)。它包含 50% 的数据并被中位数分成两部分。须根据 IQR 接近规则表示。
上边界 第三个四分位数 ( 1.5 (1.5 (1.5 *QR ) ) )
下边界 第一个四分位数 − ( 1. 5 ∗ I Q R ) -\left(1.5^* IQR \right) −(1.5∗IQR)
如果某个值超出此范围则该值被视为离群值并以带点的箱线图表示。
两个变量的箱线图如下所示。我们在身高 190 和体重 105 处观察到异常值。
ax sns.boxplot(df_weight.height)ax.annotate(Outlier, xy(190,0), xytext(186,-0.05), fontsize14,arrowpropsdict(arrowstyle-, ecgrey, lw2), bbox dict(boxstyleround, fc0.8))plt.xticks(fontsize14)
plt.xlabel(height, fontsize14)
plt.title(Distribution of height, fontsize20)ax sns.boxplot(df_weight.weight)ax.annotate(Outlier, xy(105,0), xytext(98,-0.05), fontsize14,arrowpropsdict(arrowstyle-, ecgrey, lw2), bbox dict(boxstyleround, fc0.8))plt.xticks(fontsize14)
plt.xlabel(weight, fontsize14)
plt.title(Distribution of weight, fontsize20)与直方图不同箱线图根据 IQR 邻近规则统计识别异常值这意味着异常值的识别不仅仅依赖于我们的个人观点。
参阅一计算思维
参阅二亚图跨际
